Echtzeit-Pose-Tracking mittels markanter Merkmale

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Die bildbasierte automatische Bestimmung der Pose, d. h. der Position und Blickrichtung, einer Kamera in der Welt, ist eine relevante, aber immer noch unzureichend gelöste Aufgabe im Rechnersehen. Im vorliegenden Antrag werden höhere markante Merkmale in den Bildern sicherer lokalisiert, sowie deren semantische Signifikanz vom Rechner bestimmt. Eine Posebestimmung wird durch eine Registrierung der elementaren Bestandteile dieser markanten Merkmale im Bild mit Merkmalen im 3-D-Modell erreicht. Die im ersten Bewilligungszeitraum entwickelten Algorithmen zur Detektion, Lokalisation und Registrierung der markanten Merkmale werden verfeinert und weiter verbessert. Modelle, wie sie aus der Rekonstruktion von Mehrfachansichten entstehen, werden durch weitere Semantik angereichert. Als Anwendungsszenario wird die Posebestimmung auf dem Campusgelände unter Verwendung von Bildern und einem semantischen CG-Modell des Campus gewählt. Die allgemeinen Verfahren werden an diesem Beispiel getestet und ihre Tragfähigkeit wird in Experimenten belegt. Im modularen System entstehen problemunabhängige Einzelbausteine zur Detektion markanter Merkmale und zur 3-D-Rekonstruktion und Posebestimmung aus Merkmalen, Punkten und Linien. Damit wird belegt, dass eine robuste Detektion markanter Merkmale möglich ist und zu einer effektiven Rekonstruktion und Posebestimmung auch in teilweise wenig strukturierten Außengebieten genutzt werden kann.